Christian Dietz
収録論文 3本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- Res-HIL: 人間誘導型残差強化学習によるサンプル効率の良い器用なマニピュレーションマニピュレーション2026/9/24
模倣学習で得た方策を凍結し、その上に人間の介入から学ぶ残差方策を重ねることで、短時間のオンライン学習で接触の多い器用な操作タスクを高精度に実現する手法を提案。
- 接触を伴う操作において重要な箇所にデータと学習を集中させるマニピュレーション2026/7/1
接触を伴う精密操作タスクでは、全行程ではなく重要な接触区間のみに密なデータ収集とオフライン強化学習を適用し、単純な自由空間動作は従来のプランニングに任せる手法を提案。4つの実世界タスクで平均成功率96%を達成した。
- 接触陰的・厳密二次微分を用いたロバスト剛体組立の最適制御マニピュレーション2026/1/1
微分可能な物理シミュレーションと二次の解析微分を活用し、シミュレーション回数を抑えつつ剛体組立動作を計画するロバスト最適制御手法を提案。実機で99%以上の成功率を達成した。